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[Hurrikan]

Hallo,

Ich komme bei einer Sache nicht so recht weiter und finde keine passende Lösung im Netz.

Ich habe metrisch skalierte Daten klassiert in 5 Klassen. Nun möchte ich die eine klassierte Datenreihe mit einer anderen klassierten Reihe korrelieren. Jetzt bin ich mir nicht sicher, welchen KK ich dafür verwenden soll.
Der Pearson gilt ja nur bei rein metrisch skalierten Daten, die aber nun durch die Klassierung so nicht mehr gegeben sind. Spearman und Kendall machen doch aber nur Sinn, wenn für jeden Datenwert ein Rangplatz definiert werden kann. Das ist doch aber hier nicht der Fall.

Sollte man also klassierte Daten beim KK behandeln wie metrische oder ordinal skalierte Daten?

Vielen Dank für mögliche Tipps!

Schönen Gruß
Lars

[strukturmarionette]

Hi,

- Fragestellungen definieren
- Davon abhängig kann dann weitergemacht werden

Gruß

[PonderStibbons]

Spearman und Kendall machen doch aber nur Sinn, wenn für jeden Datenwert ein Rangplatz definiert werden kann. Das ist doch aber hier nicht der Fall.

Damit liegst Du nun eben falsch.

Mit freundlichen Grüßen

P-

[Hurrikan]

Gut, dann versuch ich noch ein wenig ins Detail zu gehen...
Es geht darum, eine Zeitreihe meteorologischer Daten, genauer gesagt Temperaturabweichungen gegenüber dem Mittelwert (welche ja in metrischer Form vorliegen) in 5 Klassen (sehr kalt, kalt, normal, warm, sehr warm) einzuteilen.
Diese klassierten Daten sollen nun mit einer anderen Zeitreihe ebenfalls klassierter Daten korreliert werden. Welchen KK verwendet man nun dafür? Käme da eine polychorische Korrelation infrage?

Gruß

[PonderStibbons]

Zwei ordinalskalierte Variablen kann man mit Kendalls tau
oder Spearmans rho korrelieren.

Mit freundlichen Grüßen

P.